Imagination以PowerVR神經網絡加速器 搶AR/VR、車用商機

　　Imagination Technologies看好未來車用電子、移動裝置上的VR/AR應用、監控產品等，量身打造獨立式的硬件IP神經網路加速器(NNA)，在最小的矽晶面積中整合新款的PowerVR Series2NX神經網路加速器(NNA)，以實現神經網路的高效能運算，應用在上述的潛力產品中。

　　人工智能(AI)、機器學習(Machine Learnning)成為熱門議題，包括卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN)、長短期記憶網路(LSTM)等神經網路都成為熱門議題，推動各個產業的爆炸性技術進展。

　　Imagination指出，NNA是一種基本類型的處理器，很可能會跟CPU和GPU一樣的重要，而Imagination原本就具備CPU/GPU技術。

　　神經網路加速器(NNA)潛在應用包括移動裝置中的攝影功能強化、預測輸入增強、AR/VR頭戴裝置中的特征偵測與眼球追蹤等;而應用在近期熱門的車用電子領域，包括汽車安全系統中的行人偵測與駕駛警覺性監控等，以及無人機中的防撞與對象追蹤等。

　　另外，智能監控領域在未來也是潛力無限，像是智能監控系統中的臉部識別與群眾行為分析等，還有網路詐欺偵測、內容建議(content advice)，以及虛擬助理應用中的語音識別與回應等。

　　Imagination針對上述高潛力的領域，推出獨立式的硬件IP神經網路加速器，透過神經網路專用的PowerVR架構建置，可提供具競爭力的面積效率，在移動裝置、車用電子、監控、消費性系統上開發SoC的業者，將能以非常低的功耗在最小的矽晶面積中整合新款的PowerVR Series2NX神經網路加速器(NNA)，以實現神經網路的高效能運算。

　　Imagination進一步表示，隨著神經網路技術普及，2NX NNA這樣的專用硬件解決方案，與單純的DSP解決方案相比，提升8倍的效能密度提升，將能以最低的功耗與成本達到最高的效能。

　　再者，傳統的神經網路非常耗費頻寬，高頻寬存儲器的需求也隨著神經網路模型規模的增加而成長，因此，設計SoC和OEM業者在設計系統時，因為要提供NNA所需的頻寬，往往是挑戰加深，而PowerVR 2NX能最小化外部DDR存儲器的頻寬需求，因而確保系統的效能不會受到頻寬的限制。

　　根據Imagination分析，隨著Tensorflow Lite和 Android API的即將發布，加上Caffe2Go框架的快速進展，智能型手機的AI應用程式數量的快速爆發，因此，高效率執行影像識別、語音識別、計算攝影等需求大增，而PowerVR 2NX是現今唯一的一套IP解決方案，能以低功耗、小面積、MMU和Android的計劃性支持，滿足在移動解決方案的所有需求。

　　在智能監控方面，無論是居家或商業用的監控攝影機需求數量正在大爆發，推動神經網路視覺處理的需求，更需要基于這些技術的智能型攝影機能被用來根據安全警示、零售分析、人口統計與互動等資料來制定決策，而考慮頻寬需求、資料機密性，攝影機的設計必須加入一定程度的“網路邊緣”視訊分析處理的能力，由于這些攝影機通常沒有足夠GPU，因此需要一個獨立式神經網路加速器。

　　另外，汽車的神經網路應用包括駕駛警覺性監測、駕駛目光追蹤、座位使用、道路號志偵測、駕駛路線分析、道路使用者偵測、駕駛識別以及其他。

　　根據2017年初嵌入式視覺聯盟于進行的嵌入式視覺開發人員調查顯示，高達79%的受訪者表示已經利用利用神經網路來執行其產品或服務所提供的電腦視覺功能。

　　再者，隨著科技持續的快速進展，越來越多業者利用神經網路來開發產品與服務，而Imagination的客戶已為多個市場開發與部署基于NN的系統，應用領域包括保全、移動裝置、車用電子與機上盒(STB)。

　　Imagination的PowerVR產品與技術行銷資深總監Chris Longstaff表示，神經網路加速的專用硬件將成為未來SoC的標準IP模塊，像是CPU和GPU一樣，Imagination率先完整的硬件加速器，能完全支持高精準度的靈活方式，使神經網路能以最低的功率與頻寬運作，并提供優于競爭方案的絕對效能與單位面積效能。